专利名称：一种基于DFT和LogisticMap的医学图像水印方法
技术领域：
本发明属于多媒体信号处理领域,涉及一种基于DFT、混沛(Logistic Map)和图像视觉特征的医学图像数字水印技术，具体是一种基于DFT和Logistic Map的可抗几何攻击的医学图像水印方法。
背景技术：
近年来，随着计算机科学技术和多媒体通信技术的迅速发展，远程医疗日益普及，但在互联网上进行医学图像传输时，病人的个人信息容易泄漏，利用数字水印的不可见性和鲁棒性可以较好的解决这个问题，即把病人的个人信息作为数字水印嵌入在医学图像中。
目前对医学图像数字水印领域的研究主要集中在空间域和变换域(DCT、DFT和DffT)两个方面，它们分别通过改变空间域的某些象素的灰度或变换域的一些系数的值来嵌入水印。鉴于对医学图像病灶区保护的特殊性要求，一般的医学图像数字水印方法常选择将水印信息嵌入到图像的非感兴趣区域(Region of Non-interest,R0NI)。医学图像中的感兴趣区域ROI (Region of Interest)指的是那些包含重要病理特征或诊疗信息的病灶区，若在该区域嵌入水印，则有可能造成错误的诊断。但往往人们在寻找ROI时，要花费很长的时间与精力，并且一旦选择有误，则有可能干扰医生的诊断。在医学图像数字水印研究领域，至今为止基于DFT和Logistic Map抗击几何攻击的鲁棒性水印的嵌入仍是一个比较难以解决的课题，至于同时能有效抵抗常规攻击和几何攻击的水印嵌入方法研究，目前尚未见报道，尚属空白。而在实际应用中，医学图像数字水印常常同时受到这两种攻击。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于DFT和Logistic Map的可抗几何攻击的医学图像水印方法，将医学图像的视觉特征向量、加密技术和第三方的概念有机结合起来，不需要进行感兴趣区域的选取，从而解决了水印的嵌入、提取的快捷性问题和容量限制性问题，具有很理想的鲁棒性和不可见性，有效地解决了医学图像水印嵌入的问题，同时解决了医学图像应用中出现的抗击几何攻击和抗击常规攻击问题，以保护医学图像的版权和病患信息的隐秘性。为了实现上述目的，本发明是这样进行的基于全图DFT变换，在DFT变换系数中，提取一个抗几何攻击的医学图像视觉特征向量，并将水印技术与混沌加密、Hash函数和“第三方概念”有机结合起来，实现了数字水印的抗几何攻击和常规攻击。本发明所采用的方法包括水印预处理、水印嵌入、水印提取和水印还原四大部分，第一部分为水印的预处理方法，包括(1)由逻辑初始值Xtl生成混沌序列X (·]_)，然后通过升维运算和符号运算得到二值加密矩阵C(i，j) ；(2)通过二值加密矩阵C (i，j)和二值水印W(i，j)得到加密的水印BW (i，j)。第二部分为水印嵌入方法，包括(3)通过进行全图DFT变换，得到图像的一个视觉特征向量V(j) ；(4)由混沌加密的水印BW(i，j)和在医学图像中提取的视觉特征向量V(j)，通过Hash函数运算，生成二值逻辑序列Key(i，j)，然后将二值逻辑序列Key(i，j)存在第三方。第三部分为水印提取方法，包括(5)求出待测图像的视觉特征向量V’ (j) ；(6)利用存在于第三方的二值逻辑 序列Key (i，j)和待测医学图像的特征向量V’(j)，提取出待测图像所含的水印BW’(i，j)。第四部分为水印还原方法，包括(7)由逻辑初始值X。生成混沌序列X(j)，然后通过升维运算和符号运算得到二值加密矩阵C(i，j) ；(8)通过二值加密矩阵和提取的加密水印BW’(i，j)，利用Hash函数性质可以得到还原的水印W，(i，j)。现对本发明的方法进行详细说明如下首先选择一个有意义的二值图像作为要嵌入医学图像的原始水印，记为W ={w(i, j) |w(i, j) = 0，I ;1彡i彡Ml, I彡j彡M2},同时,我们选取一个医学体数据的第十片作为原始医学图像，记为 F= {f(i, j) f(i, j) e R；1 ^ i ^NLl ^ j ^ N2}, w(i, j)和f(i，j)分别表示水印和原始医学图像的像素灰度值，为了便于运算，我们假设Ml = M2=Μ, NI = N2 = N。第一部分水印的预处理方法I)生成混沌序列并得到二值加密矩阵。混沌序列X(j)由初始值Xtl生成，但它是一维序列，为了匹配二维水印，需要通过升维运算得到二维矩阵。最后，混沌序列X (j)通过符号运算得到二值加密矩阵C (i，j)。其中x(j)的值大于O. 5的为“1”，其余为“O”。2)得到混沌加密的水印。首先将原始水印转化为二值水印W(i，j)，然后将二值水印和二值加密矩阵C(i，j)通过Hash函数性质得到加密的水印BW(i，j)。第二部分水印嵌入方法3)通过进行全图DFT变换，得到图像的视觉特征向量V(j)。先对原图F(i，j)进行全图DFT变换，得到DFT系数矩阵FF (i，j)，再从DFT系数矩阵FF (i，j)的低中频系数中，取前L个值，并通过DFT系数符号运算得到该图像的视觉特征向量V(j)，方便起见，这里将一个复数看成实部、虚部(虚部只看系数)两个系数，当系数值为正值和零时我们用“ I”表示，系数为负值时用“O”表示，主要过程描述如下FF(i, j) = DFT2(F(i, j))V(j) = -Sign(FF(i, j))4)根据加密的水印BW(i，j)和图像的视觉特征向量V(j)生成一个二值逻辑序列Key(i, j)。Key (i，j) = BW [ij)十 K ())Key(i,j)是由图像的视觉特征向量V (j)和加密的水印BW(i，j)，通过密码学常用的Hash函数生成。保存Key(i，j)，在以后提取水印时要用到。通过将Key (i，j)作为密钥向第三方申请，以获得原图像的所有权，从而达到保护医学图像的目的。第三部分水印提取方法5)求出待测医学图像的视觉特征向量V’(j)。设待测图像为F’(i，j)，经过全图DFT变换后得到DFT系数矩阵为FF’(i，j)，按上述Step3的方法，求得待测图像的视觉特征向量V’ (j)；FF，(i, j) =DFT2(F，(i，j))V，(j) =-Sign(FF，(i, j))6)在待测图像中提取出水印BW’(i，j)。根据在嵌入水印时生成的密钥Key(i，j)和待测图像的视觉特征向量V’(j)，利用Hash函数可以提取出待测图像所含的水印BW’(i，j)。BW\i, j) = Key(i, j) 0 V\j)第四部分水印还原方法
7)生成混沌序列并得到二值加密矩阵按上述St印I的方法得到混沌序列X(j)和二值加密矩阵C(i，j)。8)还原提取的水印根据二值加密矩阵C (i，j)和提取的水印BW’(i，j)，利用密码学中的Hash函数性质可以得到还原的水印r a，j)。W’(i,j) = C(i,j) BWf(Kj)再根据W(i，j)和W’(i，j)的相关程度来判别待测图像的所有权和患者个人信息的安全性问题。本发明与现有的医学图像水印技术相比有以下优点由于本发明是基于DFT变换和Logistic Map的数字水印技术，有较强的抗几何攻击能力和抗常规攻击能力；不需要人为的进行感兴趣区域的选取，从而解决了水印嵌入的快捷性问题；嵌入的水印是一种零水印，不影响原始医学图像的质量，在医疗方面具有很高的实用价值；利用Logistic Map进行混沛加密处理,提高了水印的安全性,并且该算法可适用于其他领域；利用第三方的概念，适应了现今网络推广的实用化和规范化。以下从理论基础和实验数据说明I)离散傅里叶变换二维离散傅里叶正变换(DFT)公式如下
权利要求
1.一种基于DFT和Logistic Map的可抗几何攻击的医学图像水印方法,其特征在于基于全局DFT的抗几何攻击的特征向量的提取，并将常规的水印技术、Logistic Map混沌加密技术、密码学中的Hash函数特性和“第三方”概念有机结合起来，实现了在医学图像中进行数字水印的嵌入，该方法共分四个部分，共计八个步骤 第一部分是水印的预处理利用Logistic Map的性质对水印进行混沛加密,得到加密的水印BW (i，j)； 1)由逻辑初始值Xtl生成混沌序列X(j)，然后通过升维运算和符号运算得到二值加密矩阵 C(i，j)； 2)二值加密矩阵C(i，j)和二值水印W(i，j)通过Hash函数性质得到加密的水印BW(i，j); 第二部分是水印的嵌入通过对水印的嵌入操作，得到相应的二值逻辑序列Key(i，j); 3)对原始医学图像进行全局DFT，在变换系数中，利用低中频系数的符号序列来得到该图的抗几何攻击的特征向量V(j)； 4)利用Hash函数和混沌加密的水印BW(i，j)，得到二值逻辑序列Key(i，j)，保存Key(i, j)，下面提取水印时要用到，通过把Key(i，j)作为密钥向第三方申请，以获得对原始医学图像的所有权和使用权； 第三部分是水印的提取通过二值逻辑序列Key (i，j)和待测医学图像的抗几何攻击的特征向量V’(j)，提取出水印BW’(i，j)； 5)对待测医学图像进行全局DFT;在变换系数中，根据低中频系数的符号提取出待测图像的视觉特征向量V’ (j)； 6)利用Hash函数性质，和存在于第三方的Key(i，j)，提取出水印，BW5(Ij)= Key(i,j) V5G); 第四部分是水印的还原利用Logistic Map性质得到二值加密矩阵,还原水印； 7)由逻辑初始值Xtl生成混沌序列X(j)，然后通过升维运算和符号运算得到二值加密矩阵 C(i，j)； 8)利用Hash函数性质，和二值加密矩阵C(i，j)，还原加密的水印，W’(ij)=BW’(ij) C(i’j); 将w(i，j)和w’(i，j)进行归一化相关系数计算，来确定医学图像的所有权和病人信息的使用。
全文摘要
本发明涉及一种基于DFT和Logistic Map的鲁棒水印技术，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤，先进行水印的预处理和水印的嵌入，包括(1)利用Logistic Map得到二值加密矩阵；(2)得到加密的水印；(3)对原图进行DFT变换，并提取特征向量；(4)利用该特征向量和混沌加密的水印得到一个二值逻辑序列；再进行水印的提取和水印还原，包括(5)对待测图像进行DFT变换，提取一个特征向量；(6)利用Hash函数和嵌入水印时生成的二值逻辑序列来提取水印；(7)利用Logistic Map生成二值加密矩阵；(8)求得还原的水印。本发明在远程医疗中对保护患者个人信息有较高的实用价值。
文档编号G06T1/00GK102938132SQ20121046865
公开日2013年2月20日 申请日期2012年11月20日 优先权日2012年11月20日
发明者李京兵, 杜文才, 魏应彬, 黄梦醒 申请人:海南大学